曖昧さを伴う高リスクで不可逆的な決断にはマキシミン推論を使う

最悪の起こりうる結果が最も生き延びられる選択肢を選ぶ——期待値を計算できないときには、下限を最適化する。

Why it works

本当のナイト流の不確実性の下では、期待値の最大化は首尾一貫していません——確率分布なしに期待値を計算することはできません。GilboaとSchmeidlerのマキシミンの枠組みは、最悪の起こりうる結果が最も良い選択肢を選ぶことを推奨します。これは保守的ですが、(1)賭け金が高く、(2)結果が不可逆的で、(3)確率分布が本当に未知であるときには適切です。低リスクの決断では、情報の価値がコストに対して高いため、小さな賭けの方が望ましいです。

How to do it

1. テールケースを含む、すべての起こりうるシナリオをリストアップする。
2. それぞれの選択肢について、最悪の現実的な結果を特定する。
3. 最悪の結果が最も生き延びられる、あるいは可逆的な選択肢を選ぶ。
4. これを高リスクで不可逆的な決断のために取っておく。低リスクの決断には代わりに小さな賭けを実行する。

エビデンス

マキシミンは、ゲーム理論と曖昧さの下での意思決定理論において、よく形式化された決断ルールです（Gilboa & Schmeidler、1989年）。その実世界での有効性はRCTでは検証されていませんが、本当の不確実性の下で論理的に擁護可能であり、政策分析で広く使われています。 (mechanistic)

マキシミンは極めて保守的であり、確率が実際に推定可能な場合には期待値による推論よりも悪い結果になりうる。確率分布が本当に未知の場合にのみ使うべきである。

出典

• Gilboa, I., & Schmeidler, D. (1989). Maxmin expected utility with non-unique prior. Journal of Mathematical Economics, 18(2), 141–153.
• Gilboa, I., & Schmeidler, D. (1989). Maxmin expected utility with non-unique prior. Journal of Mathematical Economics, 18(2), 141-153.

よくある間違い

小さな実験が本物のデータを生み出すであろう低リスクの決断にマキシミンを適用してしまうこと——マキシミンは不可逆的な高リスクの選択のための最終手段であり、日常的な決断ルールではない。